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리튬 이온 배터리는 높은 전력, 에너지 및 긴 사이클 수명을 가지고 있습니다. 이들은 하이브리드 및 전기 자동차의 응용에 가장 적합한 후보입니다. 신뢰할 수 있는 작동을 보장하기 위해 배터리 관리 시스템의 기능 중 하나는 고장 진단 및 추정 측면에서의 건강 모니터링입니다. 본 개요의 목적은 불확실성에 직면한 3셀 배터리 문자열에 대한 단일 고장 격리 및 추정이 가능한 고장 진단 схем을 제공하는 것입니다. 불확실성에 직면한 시스템에서 고장을 감지하고 격리하는 것은 고장의 영향을 불확실성으로부터 구별하는 것이 어렵기 때문에 도전적인 작업입니다. 고장 격리를 용이하게 하기 위해, 고려된 시스템을 재구성하여 각 특정 고장에 해당하는 일련의 시스템이 형성됩니다. 은행의 각 시스템은 먼저 두 개의 하위 시스템으로 변환됩니다. 그런 다음, 첫 번째 하위 시스템을 위해 고장 감지 잔여물을 생성하는 고전적인 루언버거 관찰자가 설계됩니다. 이러한 방식으로, 특정 고장 원인을 찾기 위해 감소 차수의 루언버거 관찰자의 집합이 설계되며, 따라서 고장 격리가 달성됩니다. 감소 차수의 루언버거 관찰자 은행과 평행하여, 격리된 고장의 추정을 제공하기 위해 학습 관찰자(LOs)의 은행도 구성됩니다. 그 결과, 루언버거 관찰자와 LOs의 합성 설계가 동시의 고장 격리 및 추정을 실현할 수 있습니다. A123 배터리 셀의 매개변수는 실험을 통해 추출되며, 제안된 설계의 효과는 3셀 배터리 문자열 모델에 대한 시뮬레이션 연구를 통해 입증됩니다.
Chen et al. (Fri,)는 이 질문을 연구했습니다.